检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：叶慧平华南理工大学

学位级别：硕士

模式识别与控制理论的相结合是近年来备受学者关注的研究方向。随着模式识别理论的不断发展与完善,以神经网络为代表的相关应用产品在现实生活中越来越普遍。与此同时,柔性关节机械臂凭借其质量轻和能耗低等优点,在柔性制造和航空航天... 详细信息

模式识别与控制理论的相结合是近年来备受学者关注的研究方向。随着模式识别理论的不断发展与完善,以神经网络为代表的相关应用产品在现实生活中越来越普遍。与此同时,柔性关节机械臂凭借其质量轻和能耗低等优点,在柔性制造和航空航天等领域拥有巨大的应用前景。而随着机械臂系统的智能化要求程度不断提高,模式识别理论也被逐渐应用于实际的机械臂控制应用中。因此,深化基于模式识别的柔性关节机械臂控制研究,对实现柔性关节机械臂在高新科技领域的应用普及具有深远的意义。本文将以确定学习理论为基础,开展基于动态模式识别的柔性关节机械臂智能控制研究,以柔性关节机械臂动力学模型为控制对象,研究控制系统对闭环系统动态和参考轨迹动态的辨识和识别方法,实现柔性关节机械臂控制系统从复杂的跟踪任务中获取和利用经验知识的能力。论文的主要研究工作与结论如下:首先,通过拉格朗日动力学方程建立多连杆柔性关节机械臂的动力学模型,针对该模型进行自适应神经网络跟踪控制研究。根据机械臂动力学模型的结构特点,本文采用动态面控制方法设计控制系统,从而降低控制系统中神经网络的计算负担。并根据确定学习理论,将控制器中神经网络训练得到的权值以常值形式保存下来,便于后续神经网络学习控制系统的设计,以此构造一组对应不同参考轨迹的常值神经网络控制器组。然后,针对参考轨迹的模式识别问题,本文给出动态模式的相似性定义以及动态估计器的设计,根据参考轨迹的动态特征表达构建动态模式库。由动态估计器状态与参考轨迹之间的残差设计决策范数,并基于决策范数给出模式预识别策略以及模式识别策略,实现机械臂系统对参考轨迹模式的实时监测和快速识别。根据系统的模式识别结果,本文基于上述得到的常值神经网络控制器组设计控制器的切换策略,保障控制系统在进行模式切换时控制信号的光滑连续性,且改善控制系统在模式切换过程中的暂态性能。随后,本文给出双连杆柔性关节机械臂的控制仿真结果,验证整体控制方案的有效性。最后,针对机械臂控制系统的跟踪性能受限问题,本文给出在指定性能约束下的柔性关节机械臂控制研究方案。通过引入转换函数,本文将原来受限的控制问题转化为非受限的镇定控制问题,并基于确定学习理论设计得到神经网络学习控制系统。为了展现所给方案的控制效果,本文以双连杆柔性关节机械臂为控制对象给出相应的仿真结果,并分析了将性能受限的控制理念推广到基于动态模式识别的控制系统设计的可行性。

关键词：柔性关节机械臂径向基神经网络动态面控制确定学习动态模式识别

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基于动态模式识别方法的BCI康复系统

基于动态模式识别方法的BCI康复系统

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作者：王航上海交通大学

学位级别：硕士

脑卒中症是近年来人类的高发病症，其后遗症所导致的脑神经损伤，会严重影响患者日常生活。基于运动想象的功能性电刺激康复系统能将患者的运动想象与实际的肢体运动建立起神经回路，是近年来脑机接口系统领域研究的一个重要课题。在实... 详细信息

脑卒中症是近年来人类的高发病症，其后遗症所导致的脑神经损伤，会严重影响患者日常生活。基于运动想象的功能性电刺激康复系统能将患者的运动想象与实际的肢体运动建立起神经回路，是近年来脑机接口系统领域研究的一个重要课题。在实际应用中，我们发现脑卒中患者的运动想象信号与正常人的信号有着许多不同，因此我们在正常人的脑电信号基础上，根据脑卒中患者的信号特点，试图采用动态模式识别的方法来识别脑卒中患者的脑电信号。本文设计了一个BCI康复系统，并通过临床试验采集BCI康复数据。我们比较了脑卒中患者与正常成年人的运动想象信号，找出其异同点，并针对患者脑电特点，提取出符合其特点的动态特征。我们将这些动态特征应用于几种流行的动态模式识别方法，通过比较找出适合患者脑电信号的模式，验证患者脑电特点,并对这些动态识别方法进行比较。

关键词：脑机接口系统脑卒中后遗症康复动态模式识别

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基于动态模式识别的BCI系统与康复应用

基于动态模式识别的BCI系统与康复应用

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作者：陈牧尚书上海交通大学

学位级别：硕士

近年来脑卒中的发病率呈逐渐上升的趋势,随之而来的后遗症导致的脑损伤和运动障碍给患者及其家人都带来了巨大的压力。在临床康复治疗的同时辅以脑机交互系统的训练是一种新的康复治疗方式,能有效的利用患者主动参与意向,提升脑运动功... 详细信息

近年来脑卒中的发病率呈逐渐上升的趋势,随之而来的后遗症导致的脑损伤和运动障碍给患者及其家人都带来了巨大的压力。在临床康复治疗的同时辅以脑机交互系统的训练是一种新的康复治疗方式,能有效的利用患者主动参与意向,提升脑运动功能康复的效率。在实际的应用中,我们发现脑卒中患者的脑电信号和正常人的信号有一些差异,因此我们在正常人运动想象信号的基础上,尝试使用动态模式识别的方法来提高脑卒中患者信号的识别精度。本文详细介绍了一个脑机交互(Brain-computer interaction,BCI)康复系统的应用,通过临床的康复训练采集康复数据来验证系统的有效性。对于这样一个基于运动想象的BCI系统,准确识别出患者的想象模式非常重要,直接影响到了康复系统的可用性。针对传统方法无法直接应用于脑卒中患者的想象信号这一问题,我们结合张量特征和深度网络设计适合患者脑电信号模式的方法,比较了不同的动态特征提取方法和动态模式识别方法,从康复训练的效果、在线的数据分析和离线的数据分析三个角度对采集到的脑卒中患者的脑电信号进行了分析,同时也在正常人数据集上进行了测试。我们还分析了脑卒中患者和正常人脑电数据的差异,对比实验组和对照组的康复训练结果,研究在康复过程中脑电信号的动态变化特性。康复实验结果表明我们的方法提高了脑卒中患者想象信号的识别准确率,也证明了我们的BCI系统在临床康复训练上的可用性。

关键词：脑机接口系统脑卒中康复动态模式识别

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基于LabVIEW的集群系统在动态模式识别中的实现

基于LabVIEW的集群系统在动态模式识别中的实现

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作者：张忠阳华南理工大学

学位级别：硕士

在不稳定空气流体的扰动下,飞机发动机经常出现旋转失速和喘振现象,喘振会造成压气机内部零件磨损,不仅仅影响发动机的性能,甚至可能导致发动机空中熄火等严重后果。研究发现,在喘振发生之前常常伴有旋转失速发生,如果可以在发动机发生... 详细信息

在不稳定空气流体的扰动下,飞机发动机经常出现旋转失速和喘振现象,喘振会造成压气机内部零件磨损,不仅仅影响发动机的性能,甚至可能导致发动机空中熄火等严重后果。研究发现,在喘振发生之前常常伴有旋转失速发生,如果可以在发动机发生喘振之前检测到旋转失速并给出准确的预警信号,对预防喘振发生,减少发动机器件损耗,提高发动机的稳定性和可靠性具有重大意义。确定学习理论的提出为非线性动态系统的内部动态学习提供了新的思路和方法。确定学习理论可以实现对未知非线性系统知识的学习和存储,再以确定的方式表达和再利用知识,它适用于RBF神经网络、动力学系统、自适应控制等领域的研究。在发动机旋转失速检测的研究中,华南理工大学的王聪等人提出了一种基于确定学习理论的动态模式识别方法,利用RBF神经网络分别对正常模态和失速模态的系统动态进行辨识,以常值的形式储存神经网络权值,并建立多模态模式库。在检测过程中,将待测系统动态分别与模式库中的正常和失速模式进行比较并计算残差,根据最小残差判断准则,就可以判断轴流压气机的当前运行状态,从而实现对旋转失速预警的功能。在工程实现中,基于确定学习理论和动态模式识别方法设计的旋转失速检测系统涉及了大量的计算问题,主要包括神经网络内部计算和残差计算。系统的计算量随着模式库中模式的增加而大幅增加,系统的检测时间过长,导致单节点多核并行计算方法已经无法满足系统对快速性的需求。为解决系统加速问题,本文结合消息传递并行计算与内存共享并行计算的特点,提出了基于LabVIEW的多节点SMP集群检测系统。在节点间,利用Lab VIEW的通信技术,实现了消息传递并行计算;在节点内部,结合LabVIEW多核编程环境,实现了共享内存并行计算,从而构建基于消息传递与内存共享混合并行算法的SMP集群系统。实验表明,与单节点多核并计算相比,本文设计集群系统大幅缩减了计算时间,加速效果显著,达到了系统在多模态动态模式识别下对快速性的需求,具有较好的工程应用价值。

关键词：确定学习理论动态模式识别旋转失速 SMP集群 Lab VIEW

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动态模式识别算法的GPU平台实现

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计算技术与自动化 2013年第1期32卷 68-72页

作者：林文愉王聪华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展,基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法,对算法中涉及的巨大计算量进... 详细信息

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展,基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法,对算法中涉及的巨大计算量进行分析,并针对性地对其中密集计算部分进行并行化分解,移除原算法中在执行中存在的依赖关系,最终得到算法在特定的GPU平台———Jacket上的并行计算实现。实例验证表明,相比于原CPU串行程序,在GPU上运行的并行化程序能实现明显加速,因而具有很好的工程应用价值。

关键词：动态模式识别神经网络通用计算图形处理器 Jacket平台并行实现

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动态模式识别算法的GPU平台实现

动态模式识别算法的GPU平台实现

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中国自动化学会及中南(六省)区自动化学会与中国有色金属学会计算机学术委员会30届学术年会

作者：林文愉王聪华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州 510640

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展，基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法，对算法中涉及的巨大计算量... 详细信息

研究动态模式识别算法在GPU并行计算平台的实现。随着GPGPU(通用计算图形处理器)硬件的发展，基于GPU的大规模并行计算技术将有效地处理动态模式识别算法带来的海量计算问题。文中通过介绍动态模式识别算法，对算法中涉及的巨大计算量进行分析，并针对性地对其中密集计算部分进行并行化分解，移除原算法中在执行中存在的依赖关系，最终得到算法在特定的GPU平台——Jacket上的并行计算实现。实例验证表明，相比于原CPU串行程序，在GPU上运行的并行化程序能实现明显加速，因而具有很好的工程应用价值。

关键词：动态模式识别神经网络通用计算图形处理器 Jacket平台并行实现

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DHMM的动态模式识别理论在旋转机械故障诊断中的应用

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大连民族学院学报 2006年第3期8卷 12-15,27页

作者：冯长建康晶吴斌胡红英大连民族学院机电信息工程学院辽宁大连116605

对于旋转机械启动过程的动态模式,提出了一种基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的旋转机械故障诊断新方法.该方法对旋转机械启动过程的局部振动信号进行FFT特征提取,然后利用自组织特征映射对提取的特征矢量进行预分类编码,把矢量编码作为... 详细信息

对于旋转机械启动过程的动态模式,提出了一种基于离散隐马尔可夫模型(DHMM)的旋转机械故障诊断新方法.该方法对旋转机械启动过程的局部振动信号进行FFT特征提取,然后利用自组织特征映射对提取的特征矢量进行预分类编码,把矢量编码作为观测序列引入到DHMM中进行机器学习和故障诊断实验.实验表明,提出的方法对旋转机械启动过程进行诊断是十分有效的.

关键词：离散隐马尔可夫模型故障诊断动态模式识别旋转机械矢量量化

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一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置

一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置

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作者：陈丹凤王聪文成林 528000 广东省佛山市南海区狮山镇仙溪水库西路佛山科学技术学院

本公开提供一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置，在确保系统不确定项能够被局部准确辨识的前提下，从系统拓扑结构的角度构建一种新的动力学度量模型，用于度量不同系统或同一系统在不同工况下的动态差异，以此完善现有基于模型... 详细信息

标准号: CN109063277B

本公开提供一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置，在确保系统不确定项能够被局部准确辨识的前提下，从系统拓扑结构的角度构建一种新的动力学度量模型，用于度量不同系统或同一系统在不同工况下的动态差异，以此完善现有基于模型的故障诊断方法，该方法及装置将不受系统量纲的影响，根据系统间拓扑结构的相对变化情况判别系统的相似误差。本公开所提出的基于间隙度量的相似度量模型，能够准确度量不同系统之间的动力学差异，该模型的有效性和可行性效果很好。该度量方法能进一步用于动力系统的故障诊断、模式识别、系统分类、以及分岔和混沌预测等实际问题中。

关键词：度量故障诊断间隙度量动态模式识别系统拓扑结构动力学差异不确定项动力系统动态差异模式识别判别系统确保系统实际问题同一系统拓扑结构系统分类相对变化相似度量动力学系统量辨识混沌构建预测

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一种基于文献数据处理的水库总氮动态模式识别方法

一种基于文献数据处理的水库总氮动态模式识别方法

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作者：郭兆凤徐耀阳陈财刘懂 361021 福建省厦门市集美区集美大道1799号

本发明公开了一种基于文献数据处理的水库总氮动态模式识别方法，包括以下步骤：S1.数据获取，通过特征关键词从科睿唯安引文索引数据库核心合集进行检索获取相应文献，使用文献管理软件对检索得到的文献基本信息进行分层次管理，筛选... 详细信息

标准号: CN115033698A

本发明公开了一种基于文献数据处理的水库总氮动态模式识别方法，包括以下步骤：S1.数据获取，通过特征关键词从科睿唯安引文索引数据库核心合集进行检索获取相应文献，使用文献管理软件对检索得到的文献基本信息进行分层次管理，筛选出样本文献集，在样本文献集中提取总氮时间序列数据，汇总组成总氮时间序列数据集；S2.数据分类，以观测时长、观测频率和原始数据表达方式为分筛条件，对所述总氮时间序列数据集进行多次分类整理，剔出观测时长小于12月、观测频率不符合分析需求和原始数据为均值化处理的数据，产生满足分析需求的月度序列数据。本发明能够准确筛除不符合分析需求的数据，并有效利用数据资源探究水库总氮动态模式。

关键词：总氮时间序列数据观测原始数据时长样本检索动态模式识别分层次管理均值化处理索引数据库特征关键词表达方式动态模式分类整理管理软件基本信息数据分类数据获取数据资源序列数据分析水库数据处理分筛筛选

来源：评论

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一种基于动态模式识别的心电信号ST‑T段识别方法

一种基于动态模式识别的心电信号ST‑T段识别方法

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作者：胡俊敏周卫伍银波 510665 广东省广州市天河区中山大道西293号

本发明公开了一种基于动态模式识别的心电信号ST‑T段识别方法，该方法包括以下步骤：1、用户端信号采集包括预处理、质量评估、截取ST‑T段预设训练集；2、将训练集数据通过网络发送至云服务器进行大规模快速计算：通过动态模式识别方法... 详细信息

标准号: CN106815570A

本发明公开了一种基于动态模式识别的心电信号ST‑T段识别方法，该方法包括以下步骤：1、用户端信号采集包括预处理、质量评估、截取ST‑T段预设训练集；2、将训练集数据通过网络发送至云服务器进行大规模快速计算：通过动态模式识别方法对数据内在系统动态进行训练并建立模式库，利用训练所得的常值神经网络构建动态估计器，比较测试数据与模式库内各模式之间的内在系统动态差异，由最小残差实现对测试模式的准确识别，选20％最小残差进行识别结果修正；3、识别结果发送至云终端和用户端。本方法适用于日常心电监护中心电图ST‑T段尚未发生明显改变时的心梗预测及治疗后的病情监控，具有识别过程简单、快速、经济、无创等优点。

关键词：动态模式识别内在系统最小残差模式库预处理神经网络构建动态估计器训练集数据用户端信号测试模式测试数据动态差异结果发送结果修正快速计算网络发送心电监护心电信号云服务器质量评估段识别训练集用户端云终端心电图截取无创心梗预设采集监控预测治疗

来源：评论

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